데이터세트 속성 업데이트

이 문서는 BigQuery에서 데이터세트 속성을 업데이트하는 방법을 설명합니다. 데이터세트를 만든 후에는 다음과 같은 데이터세트 속성을 업데이트할 수 있습니다.

필수 권한

데이터세트 속성을 업데이트하려면 최소한 bigquery.datasets.updatebigquery.datasets.get 권한이 부여되어 있어야 합니다. 사전 정의된 다음 Cloud IAM 역할에는 bigquery.datasets.updatebigquery.datasets.get 권한이 포함됩니다.

  • bigquery.dataOwner
  • bigquery.admin

또한 사용자에게 bigquery.datasets.create 권한이 있으면, 해당 사용자가 데이터세트를 만들 때 이에 대한 bigquery.dataOwner 액세스 권한이 부여됩니다. bigquery.dataOwner 액세스 권한은 사용자에게 자신이 만든 데이터세트의 속성을 업데이트할 권한을 부여합니다.

BigQuery의 Cloud IAM 역할 및 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하세요.

데이터세트 설명 업데이트

다음 방법으로 데이터세트 설명을 업데이트할 수 있습니다.

  • GCP Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI 사용
  • bq update CLI 명령어 사용
  • datasets.patch API 메서드 호출
  • 클라이언트 라이브러리 사용

데이터세트 설명을 업데이트하려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. 리소스 창에서 데이터세트를 선택합니다.

  2. 세부정보 페이지의 설명 옆에 있는 연필 아이콘을 클릭하여 설명 텍스트를 수정합니다.

    쿼리 설정

  3. 대화상자의 상자에 설명을 입력하거나 기존 설명을 수정합니다. 업데이트를 클릭하여 새 설명 텍스트를 저장합니다.

기본 UI

  1. 탐색창에서 데이터세트를 선택합니다.

  2. 데이터세트에 설명이 없으면 Dataset Details(데이터세트 세부정보) 페이지의 Description(설명) 섹션에서 Describe this dataset(이 데이터세트 설명)를 클릭하여 설명 상자를 엽니다. 그렇지 않으면 기존 설명 텍스트를 클릭합니다.

  3. 상자에 설명을 입력하거나 기존 설명을 편집합니다. 상자 바깥을 클릭해서 벗어나면 텍스트가 저장됩니다.

    데이터세트 설명

CLI

bq update 명령어를 --description 플래그와 함께 실행합니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트에서 데이터세트를 업데이트하는 경우 데이터세트 이름에 프로젝트 ID를 추가합니다(형식: project_id:dataset).

bq update \
--description "string" \
project_id:dataset

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • string은 따옴표로 묶인 데이터세트를 설명하는 텍스트입니다.
  • project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • dataset는 업데이트할 데이터세트의 이름입니다.

예:

다음 명령어를 입력하면 mydataset 설명을 'Description of mydataset'로 변경할 수 있습니다. mydataset는 기본 프로젝트에 있습니다.

bq update --description "Description of mydataset" mydataset

다음 명령어를 입력하면 mydataset 설명을 'Description of mydataset'로 변경할 수 있습니다. 데이터세트는 기본 프로젝트가 아닌 myotherproject에 있습니다.

bq update \
--description "Description of mydataset" \
myotherproject:mydataset

API

datasets.patch를 호출하고 데이터세트 리소스에서 description 속성을 업데이트합니다. datasets.update 메서드는 전체 데이터세트 리소스를 바꾸므로 datasets.patch 메서드를 사용하는 것이 좋습니다.

Go

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ds := client.Dataset(datasetID)
meta, err := ds.Metadata(ctx)
if err != nil {
	return err
}
update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
	Description: "Updated Description.",
}
if _, err = ds.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
	return err
}

자바

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Dataset.Builder 인스턴스를 기존 데이터세트 인스턴스에서 Dataset.toBuilder() 메서드를 사용하여 만듭니다. 데이터세트 빌더 객체를 구성합니다. Dataset.Builder.build() 메서드를 사용하여 업데이트된 데이터세트를 빌드하고 Dataset.update() 메서드를 호출하여 업데이트를 API에 전송합니다.
Dataset oldDataset = bigquery.getDataset(datasetName);
DatasetInfo datasetInfo = oldDataset.toBuilder().setDescription(newDescription).build();
Dataset newDataset = bigquery.update(datasetInfo);

Python

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Dataset.description 속성을 구성하고 Client.update_dataset()를 호출하여 업데이트를 API에 전송합니다.
from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Construct a BigQuery client object.
# client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)
dataset.description = "Updated description."
dataset = client.update_dataset(dataset, ["description"])

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
print(
    "Updated dataset '{}' with description '{}'.".format(
        full_dataset_id, dataset.description
    )
)

기본 테이블 만료 시간 업데이트

다음 방법으로 데이터세트의 기본 테이블 만료 시간을 업데이트할 수 있습니다.

  • GCP Console 또는 기본 BigQuery 웹 UI 사용
  • bq update CLI 명령어 사용
  • datasets.patch API 메서드 호출
  • 클라이언트 라이브러리 사용

데이터세트 수준에서 기본 테이블 만료 시간을 설정하거나 테이블을 만들 때 테이블 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 테이블을 만들 때 만료를 설정할 경우, 데이터세트의 기본 테이블 만료가 무시됩니다. 데이터세트 수준에서 기본 테이블 만료를 설정하지 않고, 테이블을 만들 때 테이블 만료를 설정하지 않으면 테이블이 만료되지 않으며, 테이블을 수동으로 삭제해야 합니다.

데이터세트의 기본 테이블 만료 설정을 업데이트할 때는 다음을 참조하세요.

  • Never에서 정의된 만료 시간으로 값을 변경할 경우, 테이블을 만들 때 테이블에 만료 시간이 설정되지 않은 한 데이터세트에 있는 모든 기존 테이블이 만료되지 않습니다.
  • 기본 테이블 만료 값을 변경할 경우, 기존의 모든 테이블이 원래 테이블 만료 설정에 따라 만료됩니다. 테이블을 만들 때 테이블에 다른 테이블 만료를 지정하지 않는 한 데이터세트에서 생성되는 모든 새로운 테이블에 새로운 테이블 만료 설정이 적용됩니다.

기본 테이블 만료 값은 값이 설정된 위치에 따라 다르게 표시됩니다. 원하는 세부 수준에 따라 적절한 방법을 사용합니다.

  • GCP Console과 기본 BigQuery 웹 UI에서는 만료 시간이 일 단위로 표시됩니다.
  • 명령줄 도구에서는 만료 시간이 초 단위로 표시됩니다.
  • API에서는 만료 시간이 밀리초 단위로 표시됩니다.

데이터세트의 기본 만료 시간을 업데이트하려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. 리소스 창에서 데이터세트를 선택합니다.

  2. 세부정보 페이지에서 데이터세트 정보 옆에 있는 연필 아이콘을 클릭하여 만료 시간을 수정합니다.

  3. 데이터세트 정보 대화상자의 기본 테이블 만료 섹션에서 테이블 생성 후 경과 일수에 값을 입력합니다.

  4. 저장을 클릭합니다.

기본 UI

  1. 탐색창에서 데이터세트를 선택합니다.

  2. Dataset Details 페이지의 Details(세부 정보) 섹션에서 Default Table Expiration(기본 테이블 만료) 오른쪽에 있는 Edit(수정)을 클릭합니다.

    테이블 만료

  3. 만료 업데이트 대화상자에서 Data expiration(데이터 만료)에 대해 Update Expiration(남은 시간)을 클릭하고 만료 시간을 일 단위로 입력합니다. 기본값은 Never(사용 안 함)입니다.

CLI

데이터세트에서 새로 생성되는 테이블의 기본 만료 시간을 업데이트하려면 --default_table_expiration 플래그를 사용하여 bq update 명령어를 입력합니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트에서 데이터세트를 업데이트하는 경우 데이터세트 이름에 프로젝트 ID를 추가합니다(형식: project_id:dataset).

bq update \
--default_table_expiration integer \
project_id:dataset

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • integer는 새로 생성된 테이블의 기본 수명(초)입니다. 최솟값은 3,600초(1시간)입니다. 만료 시간은 현재 UTC 시간과 정수 값을 더한 값으로 계산됩니다. 기존 만료 시간을 삭제하려면 0을 지정합니다. 데이터세트에서 생성된 모든 테이블은 생성 시간으로부터 integer초가 지나면 삭제됩니다. 테이블이 생성될 때 테이블 만료 시간을 설정하지 않으면 이 값이 적용됩니다.
  • project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • dataset는 업데이트할 데이터세트의 이름입니다.

예:

다음 명령어를 입력하면 mydataset에서 생성되는 새 테이블의 기본 테이블 만료 시간을 현재 시간으로부터 2시간(7,200초)까지로 설정할 수 있습니다. 데이터세트는 기본 프로젝트에 있습니다.

bq update --default_table_expiration 7200 mydataset

다음 명령어를 입력하면 mydataset에서 생성되는 새 테이블의 기본 테이블 만료 시간을 현재 시간으로부터 2시간(7,200초)까지로 설정할 수 있습니다. 데이터세트는 기본 프로젝트가 아닌 myotherproject에 있습니다.

bq update --default_table_expiration 7200 myotherproject:mydataset

API

datasets.patch를 호출하고 데이터세트 리소스에서 defaultTableExpirationMs 속성을 업데이트합니다. API에서 만료 시간은 밀리초 단위로 표시됩니다. datasets.update 메서드는 전체 데이터세트 리소스를 바꾸므로 datasets.patch 메서드를 사용하는 것이 좋습니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

ds := client.Dataset(datasetID)
meta, err := ds.Metadata(ctx)
if err != nil {
	return err
}
update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
	DefaultTableExpiration: 24 * time.Hour,
}
if _, err := client.Dataset(datasetID).Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
	return err
}

자바

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

Dataset.Builder 인스턴스를 기존 데이터세트 인스턴스에서 Dataset.toBuilder() 메서드를 사용하여 만듭니다. 데이터세트 빌더 객체를 구성합니다. Dataset.Builder.build() 메서드를 사용하여 업데이트된 데이터세트를 빌드하고 Dataset.update() 메서드를 호출하여 업데이트를 API에 전송합니다.

Dataset.Builder.setDefaultTableLifetime() 메서드를 사용하여 기본 만료 시간을 구성합니다.

Long beforeExpiration = dataset.getDefaultTableLifetime();

Long oneDayMilliseconds = 24 * 60 * 60 * 1000L;
DatasetInfo.Builder builder = dataset.toBuilder();
builder.setDefaultTableLifetime(oneDayMilliseconds);
bigquery.update(builder.build());  // API request.

Python

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

Dataset.default_table_expiration_ms 속성을 구성하고 Client.update_dataset()를 호출하여 업데이트를 API에 전송합니다.
from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Construct a BigQuery client object.
# client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)
dataset.default_table_expiration_ms = 24 * 60 * 60 * 1000  # in milliseconds

dataset = client.update_dataset(
    dataset, ["default_table_expiration_ms"]
)  # API request

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
print(
    "Updated dataset {} with new expiration {}".format(
        full_dataset_id, dataset.default_table_expiration_ms
    )
)

기본 파티션 만료 시간 업데이트

다음 방법으로 데이터세트의 기본 파티션 만료 시간을 업데이트할 수 있습니다.

  • bq update CLI 명령어 사용
  • datasets.patch API 메서드 호출
  • 클라이언트 라이브러리 사용

현재 GCP Console이나 기본 BigQuery 웹 UI에서는 데이터세트의 기본 파티션 만료 시간 설정 또는 업데이트가 지원되지 않습니다.

새로 생성된 파티션을 나눈 모든 테이블에 영향을 미치는 데이터세트 수준에서 기본 파티션 만료 시간을 설정하거나 파티션을 나눈 테이블을 만들 때 개별 테이블의 파티션 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 데이터세트 수준에서 기본 파티션 만료 시간을 설정하고 데이터세트 수준에서 기본 테이블 만료 시간을 설정하면 새로운 파티션을 나눈 테이블에는 파티션 만료 시간만 있습니다. 두 옵션을 모두 설정하면 기본 파티션 만료 시간이 기본 테이블 만료 시간을 재정의합니다.

파티션을 나눈 테이블을 만들 때 파티션 만료 시간을 설정하면 이 값은 데이터세트 수준 기본 파티션 만료 시간이 존재하는 경우 이를 재정의합니다.

데이터세트 수준에서 기본 파티션 만료 시간을 설정하지 않고, 테이블을 만들 때 파티션 만료 시간을 설정하지 않으면 파티션이 만료되지 않으며 파티션을 수동으로 삭제해야 합니다.

데이터세트에서 기본 파티션 만료를 설정하면 이 만료가 데이터세트에서 생성된 모든 파티션을 나눈 테이블의 모든 파티션에 적용됩니다. 테이블에 파티션 만료 시간을 설정하면 지정된 테이블에서 생성된 모든 파티션에 만료 시간이 적용됩니다. 현재는 같은 테이블에 있는 파티션마다 서로 다른 만료 시간을 적용할 수 없습니다.

데이터세트의 기본 파티션 만료 시간 설정을 업데이트할 때는 다음에 유의하세요.

  • 값을 '만료되지 않음'에서 정의된 만료 시간으로 변경할 경우 테이블 생성 시 파티션 만료 시간을 테이블에 설정하지 않았으면 데이터세트의 파티션을 나눈 테이블에 이미 있는 파티션은 만료되지 않습니다.
  • 기본 파티션 만료 시간 값을 변경하면 기존의 파티션을 나눈 테이블에 있는 모든 파티션이 원래의 기본 파티션 만료 시간에 따라 만료됩니다. 테이블 생성 시 다른 파티션 만료 시간을 테이블에 지정하지 않았으면 데이터세트에서 생성되는 모든 새로운 파티션을 나눈 테이블에 새로운 기본 파티션 만료 시간 설정이 적용됩니다.

기본 파티션 만료 시간 값은 값이 설정된 위치에 따라 다르게 표시됩니다. 원하는 세부 수준에 따라 적절한 방법을 사용합니다.

  • 명령줄 도구에서는 만료 시간이 초 단위로 표시됩니다.
  • API에서는 만료 시간이 밀리초 단위로 표시됩니다.

데이터세트의 기본 파티션 만료 시간을 업데이트하려면 다음 안내를 따르세요.

Console

현재 GCP Console에서는 데이터세트의 기본 파티션 만료 시간 업데이트가 지원되지 않습니다.

기본 UI

현재 BigQuery 웹 UI에서는 데이터세트의 기본 파티션 만료 시간 업데이트가 지원되지 않습니다.

CLI

데이터세트의 기본 만료 시간을 업데이트하려면 --default_partition_expiration 플래그를 사용하여 bq update 명령어를 입력합니다. 기본 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트에서 데이터세트를 업데이트하는 경우 데이터세트 이름에 프로젝트 ID를 추가합니다(형식: project_id:dataset).

bq update \
--default_partition_expiration integer \
project_id:dataset

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • integer는 새로 생성된 파티션을 나눈 테이블의 파티션 기본 수명(초)입니다. 이 플래그에는 최솟값이 없습니다. 기존 만료 시간을 삭제하려면 0을 지정합니다. 파티션의 UTC 날짜로부터 [INTEGER]초가 지나면 새로 생성된 파티션을 나눈 테이블의 모든 파티션이 삭제됩니다. 테이블이 생성될 때 테이블에 파티션 만료 시간을 설정하지 않으면 이 값이 적용됩니다.
  • project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • dataset는 업데이트할 데이터세트의 이름입니다.

예:

mydataset에서 생성된 새로운 파티션을 나눈 테이블의 기본 파티션 만료를 26시간(93,600초)으로 설정하려면 다음 명령어를 입력합니다. 데이터세트는 기본 프로젝트에 있습니다.

bq update --default_partition_expiration 93600 mydataset

mydataset에서 생성된 새로운 파티션을 나눈 테이블의 기본 파티션 만료를 26시간(93,600초)으로 설정하려면 다음 명령어를 입력합니다. 데이터세트는 기본 프로젝트가 아닌 myotherproject에 있습니다.

bq update --default_partition_expiration 93600 myotherproject:mydataset

API

datasets.patch를 호출하고 데이터세트 리소스에서 defaultPartitionExpirationMs 속성을 업데이트합니다. 만료 시간은 밀리초 단위로 표시됩니다. datasets.update 메소드는 전체 데이터세트 리소스를 바꾸므로 datasets.patch 메소드를 사용하는 것이 좋습니다.

데이터세트 액세스 제어 업데이트

데이터세트의 액세스 제어를 업데이트하는 프로세스는 데이터세트에 액세스 제어를 할당하는 프로세스와 매우 비슷합니다. GCP Console, 기본 BigQuery 웹 UI 또는 명령줄 도구를 사용하여 데이터세트를 만드는 동안에는 액세스 제어를 적용할 수 없습니다. 먼저 데이터세트를 만든 후 데이터세트의 액세스 제어를 업데이트해야 합니다. API를 사용하면 datasets.patch 메서드를 호출하여 데이터세트 액세스 제어를 업데이트할 수 있습니다.

데이터세트에서 액세스 제어를 업데이트할 때는 다음 항목에 대한 액세스 권한을 수정할 수 있습니다.

  • Google 계정 이메일: 개별 Google 계정에 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
  • Google 그룹: Google 그룹의 모든 구성원에게 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
  • Google 앱 도메인: Google 도메인의 모든 사용자 및 그룹에게 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
  • 서비스 계정: 서비스 계정에게 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
  • 모든 사람: 일반 대중에게 액세스 권한을 부여하려면 'allUsers'를 입력합니다.
  • 모든 Google 계정: Google 계정에 로그인한 모든 사용자에게 액세스 권한을 부여하려면 'allAuthenticatedUsers'를 입력합니다.
  • 승인된 보기: 승인된 보기에 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

데이터세트에서 액세스 제어를 업데이트하려면 다음 안내를 따르세요.

Console

  1. 탐색창의 리소스 섹션에서 데이터세트를 클릭합니다.

  2. 데이터세트 공유를 클릭합니다.

  3. 데이터세트 공유 대화상자에서 기존 항목을 삭제하려면 항목을 펼친 후 삭제 아이콘(휴지통)을 클릭합니다.

  4. 데이터세트 공유 대화상자에서 새 항목을 추가하려면 다음 안내를 따르세요.

    1. 구성원 추가 상자에 항목을 입력합니다.

    2. 역할 선택 목록에서 적절한 Cloud IAM 역할을 선택합니다. 사전 정의된 각 BigQuery 역할에 할당된 권한에 대한 자세한 내용은 액세스 제어 페이지를 참조하세요.

    3. 추가를 클릭합니다.

  5. 승인된 보기를 추가하려면 Authorized View(승인된 보기) 탭을 클릭하고 프로젝트, 데이터세트, 보기를 입력한 후 추가를 클릭합니다.

  6. 액세스 제어 권한을 추가 또는 삭제했으면 완료를 클릭합니다.

기본 UI

  1. 데이터세트 오른쪽에 있는 드롭다운 화살표를 클릭하고 데이터세트 공유를 선택합니다.

  2. 데이터세트 공유 대화상자에서 기존 항목을 수정합니다.

    • 항목 오른쪽에 있는 X 아이콘을 클릭하여 기존 항목을 삭제합니다.
    • 권한 버튼을 클릭하고 적절한 액세스 수준(Is owner(OWNER), Can edit(WRITER) 또는 Can view(READER))을 선택하여 항목의 권한을 변경합니다. 데이터세트 수준 역할에 대한 자세한 내용은 기본 역할 및 권한을 참조하세요.
  3. 데이터세트 공유 대화상자에서 새 항목을 추가하려면 다음 안내를 따르세요.

    1. Add People(사용자 추가) 필드의 왼쪽에 있는 드롭다운을 클릭하고 적절한 옵션을 선택합니다.

    2. 텍스트 상자에 값을 입력합니다. 예를 들어 이메일별 사용자를 선택한 경우 사용자의 이메일 주소를 입력합니다.

    3. Add People 필드 오른쪽에서 보기 가능을 클릭하고 목록에서 적합한 역할을 선택합니다.

      데이터세트에 사용자 추가

      • '보기 가능'(READER)은 bigquery.dataViewer에게 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
      • '수정 가능'(WRITER)은 bigquery.dataEditor에게 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
      • '소유자임'(OWNER)은 bigquery.dataOwner에게 데이터세트에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
    4. 추가를 클릭합니다.

  4. 액세스 제어 추가, 삭제 또는 수정이 완료되었으면 변경사항 저장을 클릭합니다.

  5. 데이터세트 오른쪽에 있는 드롭다운 화살표를 클릭하고 데이터세트 공유를 선택하여 액세스 제어를 확인합니다. 데이터세트 공유 대화상자에서 설정을 확인할 수 있습니다.

CLI

  1. show 명령어를 사용하여 JSON 파일에 기존 데이터세트 정보(액세스 제어 포함)를 기록합니다. 데이터세트가 기본 프로젝트 이외의 프로젝트에 있으면 데이터세트 이름에 프로젝트 ID를 추가합니다(형식: project_id:dataset).

    bq show \
    --format=prettyjson \
    project_id:dataset > path_to_file
    

    각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

    • project_id는 프로젝트 ID입니다.
    • dataset는 데이터세트 이름입니다.
    • path_to_file은 로컬 머신의 JSON 파일 경로입니다.

    예:

    다음 명령어를 입력하면 mydataset에 대한 액세스 제어를 JSON 파일에 기록할 수 있습니다. mydataset는 사용자의 기본 프로젝트에 있습니다.

    bq show --format=prettyjson mydataset > /tmp/mydataset.json
    

    다음 명령어를 입력하면 mydataset에 대한 액세스 제어를 JSON 파일에 기록할 수 있습니다. mydatasetmyotherproject에 있습니다.

    bq show --format=prettyjson \
    myotherproject:mydataset > /tmp/mydataset.json
    
  2. JSON 파일의 "access" 섹션을 변경합니다. specialGroup 항목(projectOwners, projectWriters, projectReaders, allAuthenticatedUsers)을 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 또한 userByEmail, groupByEmail, domain을 추가, 삭제 또는 수정할 수 있습니다.

    예를 들어 데이터세트 JSON 파일의 액세스 섹션은 다음과 같을 수 있습니다.

    {
     "access": [
      {
       "role": "READER",
       "specialGroup": "projectReaders"
      },
      {
       "role": "WRITER",
       "specialGroup": "projectWriters"
      },
      {
       "role": "OWNER",
       "specialGroup": "projectOwners"
      }
      {
       "role": "READER",
       "specialGroup": "allAuthenticatedUsers"
      }
      {
       "role": "READER",
       "domain": "[DOMAIN_NAME]"
      }
      {
       "role": "WRITER",
       "userByEmail": "[USER_EMAIL]"
      }
      {
       "role": "READER",
       "groupByEmail": "[GROUP_EMAIL]"
      }
     ],
    }
    

  3. 편집이 완료되면 update 명령어를 사용하고 --source 플래그를 사용하여 JSON 파일을 포함시킵니다. 데이터세트가 기본 프로젝트 이외의 프로젝트에 있으면 데이터세트 이름에 프로젝트 ID를 추가합니다(형식: project_id:dataset).

    bq update --source path_to_file project_id:dataset
    

    각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

    • path_to_file은 로컬 머신의 JSON 파일 경로입니다.
    • project_id는 프로젝트 ID입니다.
    • dataset는 데이터세트 이름입니다.

    예:

    다음 명령어를 입력하면 mydataset에 대한 액세스 제어를 업데이트할 수 있습니다. mydataset는 기본 프로젝트에 있습니다.

    bq update --source /tmp/mydataset.json mydataset
    

    다음 명령어를 입력하면 mydataset에 대한 액세스 제어를 업데이트할 수 있습니다. mydatasetmyotherproject에 있습니다.

    bq update --source /tmp/mydataset.json myotherproject:mydataset
    
  4. 액세스 제어 변경사항을 확인하려면 파일에 정보를 기록하지 않고 show 명령어를 다시 입력합니다.

    bq show --format=prettyjson dataset
    

    또는

    bq show --format=prettyjson project_id:dataset
    

API

datasets.patch를 호출하고 데이터세트 리소스에서 access 속성을 업데이트합니다.

datasets.update 메서드는 전체 데이터세트 리소스를 바꾸므로 datasets.patch 메서드를 사용하여 액세스 제어를 업데이트하는 것이 좋습니다.

Go

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Go API 참조 문서를 확인하세요.

ds := client.Dataset(datasetID)
meta, err := ds.Metadata(ctx)
if err != nil {
	return err
}
// Append a new access control entry to the existing access list.
update := bigquery.DatasetMetadataToUpdate{
	Access: append(meta.Access, &bigquery.AccessEntry{
		Role:       bigquery.ReaderRole,
		EntityType: bigquery.UserEmailEntity,
		Entity:     "sample.bigquery.dev@gmail.com"},
	),
}

// Leverage the ETag for the update to assert there's been no modifications to the
// dataset since the metadata was originally read.
if _, err := ds.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
	return err
}

자바

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 자바 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery 자바 API 참조 문서를 확인하세요.

Dataset.Builder 인스턴스를 기존 데이터세트 인스턴스에서 Dataset.toBuilder() 메서드를 사용하여 만듭니다. 데이터세트 빌더 객체를 구성합니다. Dataset.Builder.build() 메서드를 사용하여 업데이트된 데이터세트를 빌드하고 Dataset.update() 메서드를 호출하여 업데이트를 API에 전송합니다.

Dataset.Builder.setAcl() 메서드로 액세스 제어를 구성합니다.

List<Acl> beforeAcls = dataset.getAcl();

// Make a copy of the ACLs so that they can be modified.
ArrayList<Acl> acls = new ArrayList<>(beforeAcls);
acls.add(Acl.of(new Acl.User("sample.bigquery.dev@gmail.com"), Acl.Role.READER));
DatasetInfo.Builder builder = dataset.toBuilder();
builder.setAcl(acls);

bigquery.update(builder.build());  // API request.

Python

이 샘플을 시도하기 전에 BigQuery 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery Python API 참조 문서를 확인하세요.

데이터세트에 대한 액세스 제어를 사용하여 dataset.access_entries 속성을 설정합니다. 그런 다음 client.update_dataset() 함수를 호출하여 속성을 업데이트합니다.
from google.cloud import bigquery

# TODO(developer): Construct a BigQuery client object.
# client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset to fetch.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

dataset = client.get_dataset(dataset_id)

entry = bigquery.AccessEntry(
    role="READER",
    entity_type="userByEmail",
    entity_id="sample.bigquery.dev@gmail.com",
)

entries = list(dataset.access_entries)
entries.append(entry)
dataset.access_entries = entries

dataset = client.update_dataset(dataset, ["access_entries"])  # API request

full_dataset_id = "{}.{}".format(dataset.project, dataset.dataset_id)
print(
    "Updated dataset '{}' with modified user permissions.".format(full_dataset_id)
)

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